파이프라인 병렬 처리 시 어휘 병렬 처리와의 균형 유지

แนวคิดหลัก

본 논문에서는 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델 훈련에 널리 사용되는 파이프라인 병렬 처리 시, 어휘 계층으로 인한 계산 및 메모리 사용 불균형 문제를 해결하고, 이를 위해 어휘 병렬 처리 기법을 제안하여 처리량을 향상시키고 메모리 사용을 최적화하는 방법을 제시합니다.

บทคัดย่อ

대규모 언어 모델 훈련의 효율적인 병렬 처리 기법: 어휘 병렬 처리

본 연구 논문에서는 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델(LLM) 훈련에 널리 사용되는 파이프라인 병렬 처리(PP) 기법의 효율성을 저해하는 어휘 계층의 불균형 문제를 집중적으로 다룹니다. 저자들은 어휘 계층으로 인해 발생하는 계산 및 메모리 사용의 불균형이 파이프라인 버블 및 메모리 병목 현상을 심화시키는 문제점을 제기합니다.

본 연구의 주요 목표는 파이프라인 병렬 처리 시 어휘 계층으로 인한 불균형 문제를 해결하여 LLM 훈련의 효율성을 향상시키는 것입니다. 특히, 어휘 계층의 계산 및 메모리 사용량을 다른 파이프라인 단계와 균형을 맞춰 파이프라인 버블을 줄이고 메모리 병목 현상을 완화하는 데 중점을 둡니다.

저자들은 어휘 계층을 모든 파이프라인 장치에 균등하게 분할하는 새로운 어휘 병렬 처리(VP) 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 어휘 계층의 계산을 파이프라인 패스로 그룹화하고, 기존 파이프라인 스케줄과 통합하여 활성화 메모리 오버헤드를 최소화하면서 계산 및 메모리 사용의 균형을 효과적으로 맞춥니다.
주요 기술

어휘 계층 분할: 어휘 계층을 어휘 차원에서 분할하여 모든 파이프라인 장치에 균등하게 분배합니다.
계산 그룹화: 분할된 어휘 계층의 계산을 파이프라인 패스로 그룹화하여 파이프라인 병렬 처리에 효율적으로 통합합니다.
통신 장벽 감소: 소프트맥스 계산의 all-reduce 연산과 같은 통신 장벽을 줄이기 위해 온라인 소프트맥스 및 입력 그래디언트 계산 재정렬과 같은 기술을 활용합니다.
일반화 가능한 스케줄링: 기존 파이프라인 스케줄(예: 1F1B, V-Half)에 어휘 패스를 통합하기 위한 일반화 가능한 방법을 제시합니다.

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Balancing Pipeline Parallelism with Vocabulary Parallelism

by Man Tsung Ye... ที่ arxiv.org 11-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05288.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

어휘 병렬 처리 기법을 다른 병렬 처리 기법(예: 모델 병렬 처리, 데이터 병렬 처리)과 결합하여 LLM 훈련의 효율성을 더욱 향상시킬 수 있을까요?

네, 어휘 병렬 처리 기법은 모델 병렬 처리, 데이터 병렬 처리와 같은 다른 병렬 처리 기법과 결합하여 LLM 훈련의 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

어휘 병렬 처리와 모델 병렬 처리의 결합: 어휘 병렬 처리는 어휘 계층을 분할하여 여러 장치에 분산하는 반면, 모델 병렬 처리는 모델의 다른 계층(예: Transformer 계층)을 분할하여 여러 장치에 분산합니다. 이 두 가지 방법을 결합하면 모델의 크기와 어휘 크기에 따라 효율적으로 훈련 리소스를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, Transformer 계층은 텐서 병렬 처리(TP) 또는 **파이프라인 병렬 처리(PP)**를 사용하여 분할하고, 어휘 계층은 본문에서 설명된 어휘 병렬 처리 기법을 사용하여 분할할 수 있습니다.

어휘 병렬 처리와 데이터 병렬 처리의 결합: 데이터 병렬 처리는 전체 데이터셋을 여러 장치에 분할하여 각 장치가 데이터의 일부를 독립적으로 처리하도록 합니다. 각 장치는 어휘 병렬 처리를 통해 분할된 어휘 계층을 공유하면서 독립적인 계산을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 더 큰 배치 크기로 훈련하여 훈련 속도를 높일 수 있습니다.

하이브리드 병렬 처리: 실제로는 위에서 언급된 두 가지 조합을 넘어, 다양한 병렬 처리 기법을 함께 사용하는 하이브리드 병렬 처리 방식이 효율성을 극대화하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) 와 같은 기법은 데이터, 모델, 어휘 병렬 처리를 모두 활용하여 메모리 사용량을 최적화하고 훈련 속도를 높입니다.
결론적으로 어휘 병렬 처리를 다른 병렬 처리 기법과 결합하면 LLM 훈련의 효율성을 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 대규모 모델과 대용량 어휘를 사용하는 경우 더욱 효과적입니다.

어휘 계층의 불균형 문제를 해결하기 위한 다른 방법으로는 어떤 것들이 있을까요? 예를 들어, 어휘 크기를 줄이거나 어휘 임베딩을 위한 다른 방법을 사용하는 것은 어떨까요?

어휘 계층의 불균형 문제를 해결하기 위한 다른 방법들은 다음과 같습니다.
1. 어휘 크기 줄이기:

빈도 기반 가지치기: 자주 등장하지 않는 단어들을 어휘에서 제거합니다.
서브워드 분할: 자주 등장하는 문자 조합을 기반으로 단어를 더 작은 단위(subword)로 분할하여 어휘 크기를 줄입니다. (예: Byte Pair Encoding (BPE), WordPiece)
동적 어휘: 훈련 데이터에 따라 어휘를 동적으로 추가하거나 제거합니다.
2. 어휘 임베딩을 위한 다른 방법 사용:

Adaptive Softmax: 자주 등장하는 단어와 그렇지 않은 단어에 대해 다른 임베딩 방식을 사용하여 계산량을 줄입니다.
Factorized Embedding Parameterization: 임베딩 행렬을 저랭크 행렬의 곱으로 분해하여 파라미터 수를 줄입니다.
Hashing Tricks: 단어를 고정된 크기의 해시 값으로 변환하여 임베딩합니다. 이 방법은 메모리 사용량을 줄이는 데 효과적이지만, 해시 충돌 문제를 고려해야 합니다.
3. 기타 방법:

계층별 어휘: 모델의 여러 계층에서 다른 어휘 크기를 사용합니다. 예를 들어, 하위 계층에서는 작은 어휘를 사용하고 상위 계층에서는 큰 어휘를 사용할 수 있습니다.
어휘 임베딩 공유: 입력 및 출력 계층에서 동일한 어휘 임베딩을 공유하여 메모리 사용량을 줄입니다.
어휘 크기를 줄이면 메모리 사용량과 계산량을 줄일 수 있지만, 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 어휘 임베딩을 위한 다른 방법을 사용하면 계산량과 메모리 사용량을 줄이면서도 모델의 성능을 유지할 수 있습니다.
어떤 방법이 가장 효과적인지는 모델의 크기, 데이터셋, 하드웨어 환경 등에 따라 달라질 수 있습니다.

대규모 언어 모델의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 미래에는 어떤 새로운 병렬 처리 기법이 등장할까요?

대규모 언어 모델의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라, 미래에는 다음과 같은 새로운 병렬 처리 기법들이 등장할 것으로 예상됩니다.
1. 더욱 발전된 모델 분할 기법:

세분화된 파이프라인 병렬 처리: 현재 파이프라인 병렬 처리는 주로 레이어 단위로 이루어지지만, 미래에는 레이어 내부의 연산까지 세분화하여 병렬 처리하는 기법이 등장할 수 있습니다.
동적 모델 분할: 훈련 과정 중에 모델의 크기와 계산량을 동적으로 조절하여 병렬 처리 효율을 높이는 기법입니다.
그래프 기반 모델 분할: 모델의 계산 그래프를 분석하여 최적의 분할 지점을 찾아내는 기법입니다.
2. 향상된 통신 최적화 기법:

비동기 통신: 현재 대부분의 병렬 처리 기법은 동기 통신을 사용하지만, 미래에는 비동기 통신을 활용하여 통신 오버헤드를 줄이는 기법이 등장할 수 있습니다.
분산 메모리 아키텍처: 여러 GPU가 하나의 통합된 메모리 공간을 공유하는 아키텍처를 활용하여 통신 비용을 최소화하는 기법입니다.
압축 기반 통신: 모델 파라미터와 그래디언트를 압축하여 전송함으로써 통신량을 줄이는 기법입니다.
3. 새로운 하드웨어 기반 병렬 처리 기법:

광학 컴퓨팅: 빛을 이용하여 데이터를 처리하는 광학 컴퓨팅 기술을 활용하여 병렬 처리 성능을 획기적으로 높일 수 있습니다.
뉴로모픽 칩: 인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 뉴로모픽 칩을 사용하여 저전력으로 고성능 병렬 처리를 가능하게 합니다.
양자 컴퓨팅: 양자역학적 현상을 이용하여 기존 컴퓨터로는 불가능했던 계산을 수행하는 양자 컴퓨팅 기술을 활용하여 병렬 처리의 새로운 지평을 열 수 있습니다.
이 외에도, 연합 학습(Federated Learning)과 같은 분산 학습 기법과의 결합을 통해 더욱 효율적인 LLM 훈련 방식이 등장할 가능성도 있습니다.